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2026-02-22 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : D · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nice)
64.5%
Match nul
21.3%
Extérieur (Lorient)
14.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.6%
L2M (No)
48.4%
Over 2.5
56.5%
Under 2.5
43.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.0%
DNB Extérieur
18.0%
Double Chance 1X
85.8%
Double Chance 12
78.7%
Double Chance X2
35.5%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.3%
1 - 0
10.2%
1 - 1
10.1%
2 - 1
9.9%
3 - 0
7.8%

Score réel 3-3 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nice)64.5%43.8%+20.7 pt
Match nul21.3%27.9%-6.6 pt
Extérieur (Lorient)14.2%28.3%-14.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.5%48.8%+7.7 pt
Under 2.543.5%51.2%-7.8 pt

Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.

Performance modèle sur ce match

Proba modèle au résultat réel
21.3% (FTR = D)
Brier 1X2
1.0560 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5469 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)

Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).

Méthode & sources

Modèle
dc-baseline-v1
xi (pondération)
0.001900
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
Nice 3-3 Lorient · Ligue 1 · FootValue